Multiple Hypointense Vessels are Associated with Cognitive Impairment in Patients with Single Subcortical Infarction
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to explore the relationship between multiple hypointense vessels and cognitive function in patients with single subcortical infarction (SSI) and the role of SSI with different etiological mechanisms in the above relationship. Multiple hypointense vessels were measured by the number of deep medullary veins (DMVs), DMVs score, and cortical veins (CVs) score. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Shape Trail Test (STT), and the Stroop Color and Word Test (SCWT) were assessed to evaluate cognitive function. SSI was dichotomized as branch atheromatous disease (BAD) and cerebral small vessel disease (CSVD)-related SSI by whole-brain vessel-wall magnetic resonance imaging. We included a total of 103 acute SSI patients. After adjustments were made for related risk factors of cognitive function, the SSI patients with higher DMVs score were more likely to have longer STT-B (P = 0.001) and smaller STT-B-1 min (P = 0.014), and the SSI patients with higher CVs score were more likely to have shorter STT-A (P = 0.049). In subgroup analysis, we found that the negative relationship between DMVs scores and cognitive function and the positive relationship between CVs scores and cognitive function were significantly stronger in BAD patients. We provided valuable insights into the associations between DMVs, CVs, and multi-domain cognitive impairment in SSI patients, which underscored the necessity to further study the dynamic alterations of venules and their specific influence on post-stroke cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».